Neural Structured Learning (NSL) သည် ကြောင်များနှင့် ခွေးများ၏ ပုံအများအပြားတွင် ရှိပြီးသားပုံများကို အခြေခံ၍ ပုံအသစ်များ ဖန်တီးပေးမည်လား?
Neural Structured Learning (NSL) သည် စံအင်္ဂါရပ်များအပြင် စံအင်္ဂါရပ်ထည့်သွင်းမှုများအပြင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအချက်ပြမှုများကို အသုံးပြု၍ အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်စေရန် ခွင့်ပြုသည့် Google မှ တီထွင်ထားသော စက်သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမူဘောင်သည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဒေတာကို အသုံးချနိုင်သည့် မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံပါရှိသည့် အခြေအနေများတွင် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ ရှိခြင်း၏ ဆက်စပ်မှု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေး အစုံကို ထပ်ခါထပ်ခါ ပြန်သုံးဖို့ ဖြစ်နိုင်သလား၊ လေ့ကျင့်ထားတဲ့ မော်ဒယ်ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ဘယ်လို အကျိုးသက်ရောက်မှုတွေ ရှိပါသလဲ။
စက်သင်ယူမှုတွင် လေ့ကျင့်ရေးအစုံများကို ထပ်ခါတလဲလဲ ပြန်သုံးခြင်းသည် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် သိသာထင်ရှားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေသည့် လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ တူညီသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ထပ်ခါတလဲလဲအသုံးပြုခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏အမှားများမှ သင်ယူနိုင်ပြီး ၎င်း၏ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။ သို့သော် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စက်သင်ကြားမှုအဆင့် ၇ ဆင့်
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အကြံပြုထားသော အတွဲအရွယ်အစားမှာ အဘယ်နည်း။
နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အကြံပြုထားသော အစုလိုက်အရွယ်အစားသည် ရရှိနိုင်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ၊ မော်ဒယ်၏ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားစသည့် အချက်များစွာပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ အစုလိုက်အရွယ်အစားသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏ ကန့်သတ်ချက်များကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ခြင်းမပြုမီ လုပ်ဆောင်ခဲ့သော နမူနာအရေအတွက်ကို ဆုံးဖြတ်သည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မော်ဒယ်တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရာတွင် တရားဝင်ဆုံးရှုံးမှု မက်ထရစ်သည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
မှန်ကန်သောဆုံးရှုံးမှုမက်ထရစ်သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် မော်ဒယ်တစ်ခု၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု၊ hyperparameter ချိန်ညှိခြင်းနှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုတို့အကြောင်း အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် သုတေသီများနှင့် လက်တွေ့ပညာရှင်များကို ကူညီပေးသည့် မော်ဒယ်လ်သည် မမြင်ရသောဒေတာတွင် မည်မျှကောင်းမွန်ကြောင်း တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးပါသည်။ တရားဝင်ဆုံးရှုံးမှုကိုစောင့်ကြည့်ခြင်းဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်ပုံစံများကိုဆန်းစစ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေး နှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် မခွဲထုတ်မီ ဒေတာအတွဲကို ရှပ်ထိုးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
ဒေတာအစုံကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် မခွဲထုတ်မီ မွှေနှောက်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း K ၏ အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုသောအခါတွင် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ဘက်မလိုက်ဘဲ ဘက်မလိုက်ဘဲ ယုံကြည်စိတ်ချရသော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်မှုကို ရရှိရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ဒေတာများကို ကျပန်းပြုလုပ်ထားကြောင်း သေချာစေသည်။ ရှပ်တိုက်ရခြင်း၏ အဓိကအကြောင်းရင်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K ကိုအနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကိုလျှောက်ထားခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စမ်းသပ်ခြင်းယူဆချက်များ၏အခြေအနေတွင် ဆုံးဖြတ်ခြင်း၏ကိန်းဂဏန်း (R-squared) သည် အဘယ်အရာကိုတိုင်းတာသနည်း။
R-squared ဟုလည်းသိကြသော အဆုံးအဖြတ်ပေးသည့်ကိန်းဂဏန်းသည် စက်သင်ယူမှုတွင် ယူဆချက်များကို စမ်းသပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုတွင် အသုံးပြုသည့် ကိန်းဂဏန်းတိုင်းတာမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတစ်ခု၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုအပေါ် အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးဆောင်ပြီး လွတ်လပ်သောကိန်းရှင်များဖြင့် ရှင်းပြနိုင်သည့် မှီခိုကိန်းရှင်ရှိ ကွဲလွဲမှုအချိုးအစားကို အကဲဖြတ်ရန် ကူညီပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, စမ်းသပ်ယူဆချက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတွင် မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ဘောင်များကို ရွေးချယ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
ဆုတ်ယုတ်မှုလေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုတွင် မှန်ကန်သော အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ဘောင်များကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် Artificial Intelligence နှင့် Machine Learning နယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ Regression သည် မှီခိုနေသောကိန်းရှင်နှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော သီးခြားကိန်းရှင်များကြား ဆက်နွယ်မှုကို နမူနာယူရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ကြီးကြပ်သင်ကြားရေးနည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည်။ ဟိ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ML Insights Triangle အရ လုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပြဿနာရှိသည့်အခါ ချိုးဖောက်နိုင်သည့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည့် ယူဆချက်သုံးခုမှာ အဘယ်နည်း။
ML Insights Triangle သည် လုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပြဿနာရှိသည့်အခါ ချိုးဖောက်နိုင်သည့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ယူဆချက်များကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ကူညီပေးသည့် မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမူဘောင်သည် Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် TensorFlow Fundamentals နှင့် TensorFlow Extended (TFX) ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ မော်ဒယ်နားလည်မှုနှင့် ပေါင်းစပ်မှုကို အလေးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX), မော်ဒယ်နားလည်မှုနှင့်စီးပွားရေးအဖြစ်မှန်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာများတွင် ဒေတာပုံမှန်ဖြစ်စေရန် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့တိုးတက်စေသနည်း။
Data normalization သည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သောကြောင့် ဆုတ်ယုတ်မှုပြဿနာများတွင် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းသည် ထည့်သွင်းမှုအင်္ဂါရပ်များကို တသမတ်တည်းရှိသော အကွာအဝေးသို့ ချဲ့ထွင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ အင်္ဂါရပ်အားလုံးတွင် ဆင်တူသောစကေးများပါရှိကြောင်း၊ အချို့သောအင်္ဂါရပ်များကို လွှမ်းမိုးခြင်းမှ တားဆီးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, ဆုတ်ယုတ်မှုပြproblemsနာများကိုဖြေရှင်းရန် TensorFlow ကိုအသုံးပြုခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အရ ဝတ်စားဆင်ယင်မှု လွန်ကဲခြင်းနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်ခြင်းနှင့် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသာထင်ရှားစွာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များတွင် အဖြစ်များသော ပြဿနာနှစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အရ၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာရှိ နောက်ခံပုံစံများကို ဖမ်းယူရန် ရိုးရှင်းလွန်းသဖြင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု တိကျမှု ညံ့ဖျင်းသောအခါတွင် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်တတ်သည်။ တစ်ဖက်တွင်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ရှုပ်ထွေးလွန်းသောအခါတွင် အလွန်အကျုံးဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2